# 可以直接作用于for循环的数据类型
# 1，集合数据类型：list、tuple、dict、set、str等
# 2，generator: 包括生成器和带yield的generator function

# 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable,使用isinstance()判断
from collections.abc import Iterable
print(isinstance([], Iterable))

# 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator, 使用isinstance()判断
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))

# list、dict、str等iterable变成iterator可以使用iter()函数
print(isinstance(iter([]), Iterable))
print(isinstance(iter("abc"), Iterable))


# 小结：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数不断返回下一个数据，
# 直到没有数据时抛出StopIteration错误，可以把这个数据流看作是一个有序序列，但我们不能提前知道序列长度，
# 只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算
# Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass
# 等价于：
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
while True:
    try:
        x = next(it)
    except StopAsyncIteration:
        break
